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基于GMM-HMM的语音识别技术

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简介：
本研究探讨了运用高斯混合模型与隐马尔可夫模型结合的技术，用于改进语音识别系统的准确性和效率。 语音识别技术的发展结合了GMM-HMM模型的传统方法与人工智能的进步。在ASR（自动语音识别）领域，这种融合方式促进了系统的性能提升和技术的创新。

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  • 基于GMM-HMM的语音识别技术
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    本研究探讨了运用高斯混合模型与隐马尔可夫模型结合的技术，用于改进语音识别系统的准确性和效率。 语音识别技术的发展结合了GMM-HMM模型的传统方法与人工智能的进步。在ASR（自动语音识别）领域，这种融合方式促进了系统的性能提升和技术的创新。
     
  • HMM语音识别技术
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    HMM语音识别技术利用隐马尔可夫模型对声音信号进行分析和建模，能够有效捕捉语音特征，实现从音频到文本的转换，在智能语音领域应用广泛。 语音识别可以使用MATLAB中的隐马尔科夫模型来实现。
     
  • 基于MFCC的GMM语音识别.zip_epdbyvol_firmvnm_mfcc_gmm_语音识别技术研究
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    本项目为基于MFCC特征提取与GMM模型训练的语音识别系统研究。通过MATLAB实现，旨在探索优化MFCC参数及GMM模型结构以提升语音识别精度。 我们实现了基于MFCC的GMM语音识别功能，使用的是Matlab语言。
     
  • 语音识别实验报告-基于GMM-HMM方法.doc
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    本实验报告探讨了基于高斯混合模型（GMM）与隐马尔可夫模型（HMM）的方法在语音识别中的应用。通过详细分析和测试，评估了该方法的性能及局限性，并提出了改进方向。文档内容涵盖了实验设计、数据处理、模型训练、结果分析等多个方面，为后续研究提供了有价值的参考依据。 实验报告-基于GMM-HMM的语音识别 这份文档主要探讨了利用高斯混合模型（GMM）与隐马尔可夫模型（HMM）相结合的方法在语音识别领域的应用研究，详细记录了实验过程、数据分析及结论等内容。通过该方法的研究和实践，进一步验证了其在特定场景下的有效性和适用性，并为后续相关技术的深入探索提供了有价值的参考依据。
     
  • 基于HMM和MFCC特征实现0-9数字的语音识别（含HMM、GMM-HMM、MFCC及语音识别资料）.zip
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    本资源提供了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)与梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征提取技术，实现0至9数字的语音识别方法。内容包括HMM理论介绍、GMM-HMM混合模型应用及丰富的MFCC相关资料。 该项目基于HMM与MFCC特征进行数字0-9的语音识别研究，并结合了GMM-HMM模型的应用。项目经过导师指导并获得高分评价（评审分为98分）。此项目适合计算机相关专业的学习者，尤其是需要实战练习的学生；同时也适用于课程设计和期末大作业等学术任务。
     
  • GMM和HMM的语音识别及说话人识别源码
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    本项目包含基于GMM和HMM模型的语音识别与说话人识别代码，适用于研究与教学用途，助力深入理解相关算法原理。 该压缩包包含一个完整的语音识别程序的代码，使用了经典的GMM和HMM模型，并且完全用MATLAB实现。附件还包含了详细的文档，介绍了基本原理以及如何使用源码。这个项目是学习语音识别的基础资料之一，稍作修改即可用于说话人识别研究。
     
  • 基于GMM的独立词语音识别
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    本研究探讨了采用高斯混合模型（GMM）进行独立词语音识别的方法，旨在提高在简单应用场景下的语音识别准确率和效率。 基于GMM的孤立词语音识别系统包含详细的word说明以及完整的源代码。该文档旨在帮助读者理解和实现一个基本的孤立词语音识别模型，使用高斯混合模型（GMM）作为核心算法。通过提供的示例代码，学习者可以更好地掌握从数据预处理到特征提取、模型训练及最终的语音识别流程等各个环节的技术细节。
     
  • 基于MFCC的GMM语音识别方法
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    本研究探讨了基于Mel频率倒谱系数(MFCC)与高斯混合模型(GMM)结合的语音识别技术，旨在提升语音识别系统的准确性和鲁棒性。 语音识别的Matlab代码使用了Mel频率倒谱系数作为提取特征的方法，并采用了高斯混合模型进行处理。
     
  • 基于MATLAB的GMM语音识别方法
    优质
    本研究采用MATLAB平台，探讨高斯混合模型(GMM)在语音识别中的应用，分析其算法性能并优化参数设置，以提高语音识别精度和效率。 在语音识别领域，使用MATLAB编程的GMM模型发挥了重要作用。该方法采用高斯混合模型来实现。
     
  • 基于HMM的语音识别Matlab代码
    优质
    本项目提供了一套基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别系统Matlab实现代码，适用于研究和教育目的。 我了解的关于HMM语音识别的资料不多，这些内容是从其他地方搜集到的，希望能对您有所帮助。